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Importations de biens et services ($ US constant 2010)
Les importations de biens et services regroupent la valeur de l'ensemble des biens et services destinés à l'étranger. Cette donnée inclut la valeur des marchandises, du fret, des assurances, transports, etc. Étant exprimées en dollars constants, les données permettent une meilleure analyse dans le temps. Les données sont converties en dollars américains constants pour permettre des comparaisons internationales.

Source: Banque mondiale

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Investissements étrangers directs - entrées nettes ($ US courant)
Termes de l'échange net (2000 = 100)

Données

AnnéesValeursVariations (%) **
201035 034 891 835
201136 845 429 170 5,17
201241 990 579 204 13,96
201341 954 989 532 -0,08
201445 293 091 417 7,96
201548 387 648 290 6,83
201648 901 605 024 1,06
201756 196 789 951 14,92

Faits saillants


Augmentation de 60% en 7 ans


Pour l'ensemble de la période 2010-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 44 325 627 392. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 60 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (56 196 789 951) et c'est en 2010 qu'on enregistre la valeur la plus basse (35 034 891 835). Nous disposons des résultats pour 8 années.

Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 75 610 419 200. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.98 et coefficient de détermination = 0.95).

En 2010, par rapport aux données mondiales disponibles, la part relative de ce pays est de 0,19 %. En 2017, cette même part est de 0,24 %.

Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région: Bahreïn, Oman, Qatar, Arabie Saoudite, Yémen.

Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).

Statistiques avec R et Python

Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.

Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées

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